我查看了许多声称是高斯核计算器的不同来源。但是，对于相同的输入，它们中的每一个似乎都给出了不同的答案。
这些是我查看的来源：
第三个是唯一一个给我预期的输出（使用维基百科的公式和规范化）。
第一个自称是“不同的”高斯核，所以我认为它与我的预期不一致是有道理的。
查看源代码，第一个在实现上与我预期的明显不同，尽管后两个在实现上看起来与我预期的非常相似。不过，我不确定我是否完全按照第二个来源所做的工作。
这些都是“正确的”吗？高斯核有很多“变种”吗？
【问题讨论】：
看起来这些网站在提供指定过滤器参数的选项方面略有不同，但如果一致地指定过滤器参数，则它们是一致的（在 4 或 5 个有效数字内）。
关键区别在于第二个站点（即http://www.embege.com/gauss/）需要选中“标准化”框，并输入标准偏差平方，以某种方式计算高斯核与其他两个网站一致。
如您所知，2D 高斯模糊滤镜是从
其中 x 和 y 是以像素为单位的距离内核中心的距离，sigma 是标准差。
计算高斯滤波器内核的第一步是选择内核大小和标准差。内核大小 k 始终为奇数，3、5、7...，并以 k x k 矩阵形式给出二维高斯滤波器内核。
第二个是计算内核在距中心的每个像素位移处的值，使用距中心像素的 x 和 y 位移（以像素为单位）。最后，对kernel的每个元素进行归一化，使filter的所有元素之和等于1.0。
例如，考虑来自第三个站点的“玫瑰”示例，这是一个 3x3 高斯核，权重（标准差）为 5.5。第三页作者表示，归一化后过滤值为
列表中的第一个站点，如果您输入 Sigma =5.5 和 Kernel Size =3 ，则给出：
0.10989 0.111716 0.10989
0.111716 0.113573 0.111716
0.10989 0.111716 0.1098
对于列表中的第二个站点，您需要输入分辨率 = 3x3，sigma squared = 30.25（5.5 的平方），并选中 Normalize 框。
那么来自第二个站点的结果是
{ 0.1098867834673961, 0.11171818781545209, 0.1098867834673961,
0.11171818781545209、0.11358011486860732、0.11171818781545209、
0.1098867834673961, 0.11171818781545209, 0.1098867834673961 }
【讨论】：